Importance: Addressing poor uptake of low-dose computed tomography lung cancer screening (LCS) is critical, especially for those having the most to gain-high-benefit persons with high lung cancer risk and life expectancy more than 10 years. Objective: To assess the association between LCS uptake and implementing a prediction-augmented shared decision-making (SDM) tool, which enables clinicians to identify persons predicted to be at high benefit and encourage LCS more strongly for these persons. Design, setting, and participants: Quality improvement interrupted time series study at 6 Veterans Affairs sites that used a standard set of clinical reminders to prompt primary care clinicians and screening coordinators to engage in SDM for LCS-eligible persons. Participants were persons without a history of LCS who met LCS eligibility criteria at the time (aged 55-80 years, smoked ≥30 pack-years, and current smoking or quit <15 years ago) and were not documented to be an inappropriate candidate for LCS by a clinician during October 2017 through September 2019. Data were analyzed from September to November 2023. Exposure: Decision support tool augmented by a prediction model that helps clinicians personalize SDM for LCS, tailoring the strength of screening encouragement according to predicted benefit. Main outcome and measure: LCS uptake. Results: In a cohort of 9904 individuals, the median (IQR) age was 64 (57-69) years; 9277 (94%) were male, 1537 (16%) were Black, 8159 (82%) were White, 5153 (52%) were predicted to be at intermediate (preference-sensitive) benefit and 4751 (48%) at high benefit, and 1084 (11%) received screening during the study period. Following implementation of the tool, higher rates of LCS uptake were observed overall along with an increase in benefit-based LCS uptake (higher screening uptake among persons anticipated to be at high benefit compared with those at intermediate benefit; primary analysis). Mean (SD) predicted probability of getting screened for a high-benefit person was 24.8% (15.5%) vs 15.8% (11.8%) for a person at intermediate benefit (mean absolute difference 9.0 percentage points; 95% CI, 1.6%-16.5%). Conclusions and relevance: Implementing a robust approach to personalized LCS, which integrates SDM, and a decision support tool augmented by a prediction model, are associated with improved uptake of LCS and may be particularly important for those most likely to benefit. These findings are timely given the ongoing poor rates of LCS uptake.

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Abstract aus Caverly TJ, Wiener RS, Kumbier K, et al.: Prediction-Augmented Shared Decision-Making and Lung Cancer Screening Uptake. JAMA Netw Open. 2024 Jul 1;7(7):e2419624.

Hintergrund

In den USA ist das Lungenkrebsscreening (lung cancer screeening, LCS) mit der Niedrigdosis-Computertomographie seit 2013 etabliert. Bisher zeigte sich, dass mit den ursprünglichen Selektionskriterien – u.a. mindestens 20 Packungsjahre – nur 10–20% der Risikopopulation untersucht werden konnten. Von einer höheren Screeningrate würden Personen mit hohem Lungenkrebsrisiko und einer Lebenserwartung über 10 Jahre profitieren.

Strategien zur Erhöhung der Screeningraten mit Fokussierung auf erhöhtes Lungenkrebsrisiko sind eingeführt worden. 2021 wurden daraufhin die Einschlusskriterien auf mindestens 30 Packungsjahre angepasst [1]. Die Effekte dieser Risikoanpassung sind noch unzureichend evaluiert. Ziel dieser Studie von Tanner J. Caverly und Mitautoren war es, mit Hilfe eines Shared-Decision-Making (SDM)-Tools die Effekte der Risikoanpassung auf das Screening zu untersuchen. Diese SDM-Tools werden zur Auswahl von Risikopersonen nach Alter, Rauchen (Packungsjahre und Rauchstopp) und allgemeinen Eignung oder Nichteignung für ein LCS eingesetzt. Die SDM-Tools unterstützen darüber hinaus die Kommunikation helfen den Allgemeinmedizinern/Hausärzten und Screeeningkoordinatoren, eine einfache und gezielte Konversation zum Lungenkrebsscreening im Risikokollektiv zu führen. Mit Hilfe der SDM-Tools konnten alle Personen zudem in eine Niedrig- und in eine Hochrisikogruppe (Personen mit hohem Benefit vom LCS) unterteilt und der Effekt für beide Gruppen getrennt ausgewertet werden (s. Abb 1).

Abb. 1.

Wie Ärzte geschult wurden, um Ergebnisse für Patienten mit hohem Nutzen zu ermitteln (aus JAMA Netw Open. 2024 Jul 1;7(7):e2419624, deutsche Übersetzung).

Abb. 1.

Wie Ärzte geschult wurden, um Ergebnisse für Patienten mit hohem Nutzen zu ermitteln (aus JAMA Netw Open. 2024 Jul 1;7(7):e2419624, deutsche Übersetzung).

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Ergebnisse der Studie

In der Zeit von 2017–2019 wurden 9904 Personen in die Studienkohorte eingeschlossen. 52% konnten anhand der Selektionskriterien in eine Niedrig- und 48% der Hochrisikogruppe zugeordnet werden. In der Hochrisikogruppe waren Personen zugeordnet, die am meisten vom LCS profitieren würden – mit hohem Lungenkrebsrisiko und einer Lebenserwartung über 10 Jahre. Von allen Personen der Studienkohorte erhielten 1084 (11%) ein Screening. Die Wahrscheinlichkeit für ein Screening war vergleichbar mit bisherigen Daten (Odds Ratio (OR): 1,06; 95%-Konfidenzintervall (KI): 1,05–1,07) und nahm über die Beobachtungszeit um 6% pro Monat zu. Bei Personen mit einer Lebenserwartung von < 10 Jahren war die Wahrscheinlichkeit für ein Screening deutlich niedriger (OR: 0,39; 95%-KI: 0,22–0,69.

Fazit für die Praxis

In Deutschland steht in Kürze die Einführung des Lungenkrebsscreenings als das erste Krebsscreening in einem Risikokollektiv an. Die notwendigen rechtlichen und fachlichen Voraussetzungen sind vorhanden und der aktuelle Wissensstand ist in einem gemeinsamen Positionspapier der Fachgesellschaften zusammengefasst [2]. Die geplante Anbindung des Lungenkrebsscreenings an spezialisierte Zentren, wie z.B. Lungenkrebszentren, soll die Prozessqualität sichern. Die Studie von Caverly et al. zeigt, dass neben der Risikoanpassung des Screeningkollektivs auch Tools wie Shared-Decision-Making (SDM) helfen können, Patienten mit hoher Benefitrate (hohem Lungenkrebsrisiko und Lebenserwartung > 10 Jahre) zu identifizieren (48%) und die Screeningraten in dieser Population zu verbessern (+9%).

Disclosure Statement

Es bestehen keine Interessenskonflikte in Bezug auf den vorliegenden Wissenstransfer.

1.
Mazzone
PJ
,
Silvestri
GA
,
Souter
LH
, et al
:
Screening for Lung Cancer: CHEST Guideline and Expert Panel Report
.
Chest
.
2021 Nov
;
160
(
5
):
e427
e494
.
2.
Vogel-Claussen
J
,
Blum
TG
,
Andreas
S
, et al;
Deutsche
Röntgengesellschaft
,;
Deutsche Gesellschaft für Pneumologie und Beatmungsmedizin, Deutsche Gesellschaft für Thoraxchirurgie: Positionspapier zur Implementierung eines nationalen organisierten Programms in Deutschland zur Früherkennung von Lungenkrebs in Risikopopulationen mittels Low-dose-CT-Screening inklusive Management von abklärungsbedürftigen Screeningbefunden [Statement paper on the implementation of a national organized program in Germany for the early detection of lung cancer in risk populations using low-dose CT screening including management of screening findings]
.
Rofo
.
2024 Feb
;
196
(
2
):
134
153
. German.